近年来伴随着数字经济的高歌猛进，国内企业服务赛道迅速站上行业风口。以ChatGPT为代表的大模型的到来，更为整个企服赛道添了一把火。而7月27日用友对外发布的首个企业服务大模型YonGPT，则正式宣告了企业服务大模型全新时代的到来。
目前参与企业服务赛道的玩家，主要可以分为两类：一是通用大模型厂商；二是垂直大模型厂商。相较通用大模型厂商而言，以用友为代表的企业服务提供商深耕行业赛道，更能满足企业的实际需求，如YonGPT是业界第一个，具有多领域融合化、多形态综合型特性的企业服务大模型，契合了企业基于数智技术实现业务与业务、业务与财务、业务与管理融合创新的时代需求，有望在大模型落地方面实现新的引领。
企业服务大模型要走“实用”路线
目前B端市场，已经成为了大模型厂商的云集之地，很多行业都希望借助大模型来加速创新。但考验大模型厂商的除了算力、数据之外，更重要的是解决产业实际问题的能力，换句话说大模型必须“实用”。
一方面，目前大模型尤其是通用大模型本身尚存在局限，很难完全适应各个细分行业对安全、合规等方面的综合需要，行业迫切需要可信、可用、好用的“实用”大模型。
具体来说，目前通用大模型的数据集，主要来自公开数据集或者网络数据，而对特定行业的专业领域则了解比较少。由于公开网络上的数据良莠不齐、真假难辨，可能导致大模型的数据专业性与精准度不高，最终影响数据的专业价值。
以企业服务领域为例，其不仅涉及的行业门类广、专业知识差别大，而且对场景应用和数据获取的要求，也存在很大差别。用友网络高级应用架构师包飞表示，企业要想将大模型的技术优势，运用于自身业务之中，就需要更贴近实际的行业专业数据。因为在很多专业场景中，用户对企业提供的专业服务要求高，且容错率极低，一旦企业因为应用了错误数据，就可能引发风险。因此，企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正，而且必须充分测试才能上线。
以7月27日发布的用友YonGPT为例，用友BIP和YonGPT在架构上依托指挥调度中心，将大模型中的基础确定架构事项，交给用友BIP原有产品功能来实现；而将不确定的事项、推理性的事项和人脑思维意识指派给大模型去开发，从而形成了系统可控、安全可信的企业大模型框架。在这个框架之下，用友YonGPT创新研发了包括企业经营洞察、智能订单生成、供应商风控、动态库存优化等数十种基于企业大模型的智能应用，同时它还面向复杂的行业应用场景，通过行业模型精调，提供更加“在行”的智能化场景服务。
另外，在数智化转型大潮之下，以数智化为特征的全新模式，正在成为企业数智化转型的全新范式。在企业数智化早期，云服务商主要围绕“上云”来做布局，不断扩大各个行业的“上云”规模；随着企业数智化进入深水区，如何高效用云以提升云服务的生产力，日益成为行业关注的焦点，一场以数据智能为特征的数智化浪潮，日益成为全新产业趋势。而AI大模型的到来，无疑为用友推动产业数智化转型，提供了全新的技术实现路径。
作为业界首个具有多领域融合化、多形态综合型特性的企业服务大模型，用友将继续投入资源迭代训练，并不断丰富基于这个大模型的各类企业服务，同时YonGPT的快速发展也将引领企业服务迈入一个新台阶。
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